プラットフォーム事業者としての今後のエッジコンピューティングのあり方について
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ITRC Meet46 「エッジコンピューティング環境を考慮した次世代IoTプラットフォームに関するパネル」 発表資料です。 エッジコンピューティングの分類と機能レベルを定義し、それに基づいてさくらインターネット研究所としてのエッジコンピューティングの開発計画について述べています。
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- 1. プラットフォーム事業者としての 今後のエッジコンピューティング のあり⽅について @エッジコンピューティング環境を考慮した 次世代IoTプラットフォームに関するパネル 2019/11/28 (C) Copyright 1996-2019 SAKURA Internet Inc さくらインターネット研究所 上級研究員 菊地俊介さくらインターネット株式会社
- 2. はじめに • 本資料では • さくらインターネット研究所のエッジコンピューティングに 向けた取り組みについて紹介する。 • 本資料の構成 • 【参考】超個体型データセンターコンセプト • エッジコンピューティングの整理・分類 • エッジコンピューティング（PF）の研究開発計画 2
- 3. ⾃⼰紹介 3 菊地 俊介 （東京都出⾝、品川区在住） 所属 さくらインターネット研究所 学歴 早稲⽥⼤学⼤学院 理⼯学研究科 電⼦・情報通信学専攻 修⼠課程修了 早稲⽥⼤学⼤学院 国際情報通信研究科 博⼠課程単位取得退学 職歴 富⼠通（株）富⼠通研究所に就職 ネットの研究やったり、SEやったり、 NICTに出向したり、トイレIoT作ったり さくらインターネットに転職 データ流通（含む情報銀⾏）、OpenFogコンソーシアム、 量⼦（アニーリング）コンピュータ、 AR/VR、モビリティ 専⾨ エッジ・Fogコンピューティング （分散系システムのあたり） 趣味 新技術調査、⾞、鉄道、読書、最近はガンプラ作り @kikuzokikuzo https://note.mu/kikuzokikuzo hDps://www.facebook.com/ kikuzokikuzo
- 4. 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 【参考】さくらインターネット研究所 10年ビジョン 4 ビジネス適⽤検討期新 ビ ジ ネ ス 領 域 新 技 術 研 究 領 域 技術的黎明期 中規模 データセンター （政令指定都市） 情報システムはスマホから⾶び出し、現場（環境）に溶けこんでいく。 集中・分散の ハイブリッド 可搬型・ビル型・ ⼩型データセンター （300拠点︖） センターレス 分散システム クラウドと同じパワー・使い勝⼿を低遅延で ラズパイのカバー領域（=現場のデータ処理）を 吸い上げる（現場での脱PC、脱スマホ） 現場にたくさんあるものを、賢くする 常にコンピュータのアシストがある （ビッグブラザーの時代） イ ン フ ラ 領 域 ビジネス化（開発）期 機械学習・AI 分散システム（エッジ・フォグ） 量⼦コンピューティング ⾳声インタフェース LPWA ARMクラスタ 5G サーバ／ストレー ジ・ネットのPod化 クラウド・コンテナ のコンポーネント化 スマートシティ・スマートビル （データ公開・API開放） データ流通 衛星データ （位置データ活⽤PF） モビリティ・ロボティクス 2019版 コンテナ・サービスメッシュ ⽬標RTT 2msec ⽬標RTT 20msec
- 5. 【参考】超個体型データセンターコンセプト （1/2） 超個体型データセンター : Super Organism Data Center 序⽂ • クラウド時代の⼀極集中構造が限界に達し、エッジコンピュー ティングによる半集中の階層構造を利⽤しつつも、さらに分散 化が進み、あらゆるデバイスや場所にデータセンター的な機能 が溶け込んでいく。 • しかし、各コンピューティングは独⽴した個体として機能しな がらも、総体としては統率されているようにみえたり、⼩・中 規模データセンターがハブとなって結果的に全体がうまく繋が れ、構成されていく。その様は、分散された各個体と集中する 各個体が群体をなしており「超個体的」であるといえる。 • 各コンピューティングが⾃律的に分散と集中のハイブリッド構 造をとるような環境を「超個体型のデータセンター」、各デー タセンターを総体として透過的に扱えるOSを「超個体型データ センターOS」と定義する。 5
- 6. 【参考】超個体型データセンターコンセプト （2/2） 1. 現在はデータセンターに巨⼤なコンピューティングリソースが存在してい るが、今後は、レイテンシ・セキュリティ・コスト等の要件から、あらゆ る場所や社会（組織）にコンピューティングリソースが溶け込んでいくこ とになる。 2. それら分散したコンピューティングリソースは、単独でコンピューティン グパワーを提供するにとどまらず、その場所や社会の要求に応じて、⾃律 的に、分散あるいは有機的に結合し、現場・クラウドそれぞれが縦横に結 びついたハイブリッド構造をとれるように機能する。 3. そのようなシステムにより実現されるものは、⼈々の⾝近に存在し、リア ルタイムかつインテリジェンスにユーザを⽀えながら、しかし同時にバッ クエンド側が有機的に結合することにより、かつてないマシンパワーとリ ソース量を動員することで現場最適かつ全体最適をも実現するSuper Organism Worldである。 4. さくらインターネット研究所はこのようなビジョンのもと、Super Organism Worldを実現する超個体型データセンターシステムやそれを統 括管理する超個体型データセンターOS等の研究開発を推進していく。 6
- 7. エッジコンピューティングは「超個体型データセンター」のサブセット • さくらインターネット研究所では、「超個体型データセン ター」コンセプトの実現に向けた、様々な研究開発を実施中。 • 超個体型データセンターOSを作ろう︕ということから、分散 OSを作るにあたって必要となる様々なコンポーネントについて 広く検討中。 • プロセス管理 • ストレージ管理 • ネットワーク制御 • デバイス制御 • 監視⼿段 • ... • 超個体型データセンター実現の観点から、エッジコンピュー ティングをトップダウンで分析・分類し、研究開発ターゲット を決定。 7 このあたりが、エッジコンピューティングにマッチする。
- 10. 既存検討・背景 • 「エッジコンピューティング」は、それを語る⼈のバックグラウンドに よって内容が異なり定義は曖昧。ここではこのように分類する。 10 分類 MEC型 IIC型 クラウド延伸型 説明 携帯電話の基地局の コンピューティング リソースを活⽤ 産業システムを⺟体に エッジの標準化を⽬指す クラウドのエコシステム をエッジ領域に延伸しよ うとするもの 推進団体・ 組織 MEC (Multiaccess Edge Computing) IIC (Industrial Internet Consortium), EdgeX Foundry AWS Greengrass, Azure IoT Edge, Google Cloud Iot Edge 階層 3 （クラウド、エッジ、 デバイス） 3〜 （クラウド、エッジxN段、 デバイス） 2〜 （クラウド、エッジxN 段、デバイス(0〜N段)） エッジの 所有者 携帯電話事業者など。 単⼀事業者。 そのエッジ領域の管理者 （⼯場管理者等） 個々のエッジシステム （⼩領域）の所有者 備考 OpenFogコンソーシアム などもここに⼊る • 飯田勝吉 : エッジコンピューティング研究開発の現状と 今後の課題 (インターネットアーキテクチャ)，信学技報， Vol. 117, No. 187, pp. 25–30 (2017). • 秋山豊和, 他 ：エッジコンピューティング環境を考慮したDataflow plaTormにおけるコンポーネント管理方式と配備戦略, Webシステムアーキテクチャ研 究会, 2019/04/13 過去資料より （DICOMO2019）
- 11. エッジコンピューティングの領域（アクセスネットワーク）による分類 • エッジコンピューティングは、ユーザの近傍に進出するために、 必然的に「メディア（アクセスネットワーク）」が必要。 • アクセスネットワークとの関わり⽅（誰が推進するか）から、 エッジコンピューティングを３種に分類。 11 モバイル（キャリア）ネットワーク 有線（キャリア）ネットワーク ⾃営（有線）ネットワーク RAN Mobile Backhaul the Internet クラウド （⼤規模D.C.） 基地局 局舎 アクセス網 （NTT東⻄） BackBone ⾃営網 ⾃営D.C. Local5G MEC型 IIC型（OT発展型） クラウド延伸型 デバイス ３種のアクセスネットワーク
- 12. エッジコンピューティングの分類（続き） • アクセスネットワークを超えてエッジをつなげるのは 現実的にはかなり難しい。 • →単⼀のエッジコンピューティングPFがすべてを制覇すると いうのは現実的ではない。 • （クラウド事業者が携帯電話事業者と⼿を結ぶ→悪夢のシナリオ） 12 RAN Mobile Backhaul the Internet クラウド （⼤規模D.C.） 基地局 局舎 アクセス網 （NTT東⻄） BackBone ⾃営網 ⾃営D.C. Local5G MEC型 IIC型（OT発展型） クラウド延伸型 デバイス ⾼い参⼊障壁→ 参⼊障壁→
- 14. エッジコンピューティング（PF）が持つべき機能・性能とは • エッジコンピューティングとは︖ • ユーザ近傍（エッジ）にコンピュータリソースを置 き、低レイテンシのサービスを提供する • エッジだけでなくクラウド（のリソース）も併⽤する • それ以外は、バラバラ... • ユーザ（エンドデバイス）の移動に対応する • クラウドと同様の使い勝⼿で使える • エッジノードによって機能・性能に差がある（のを吸収でき る） • ... 14 最低限のコンセンサス
- 16. システムのフレキシビリティの向上 • クラウドは ” レベル5”（＝疎結合・マイクロサービ ス）まで到達 16 クラウドエッジエンド 移動 スケールアウト ロジック（フロー） 組み換え スケールアップ ドメイン超え ドメイン内 Level 5 Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 Level 0
- 17. エッジコンピューティング機能レベル定義（私案） 17 レベル 内容 エンド（ネット） エッジ クラウド Level5 ロジック変更 ロジックを組み 替えられる。 疎結合アーキ、マ イクロサービス Level4 スケールアップ 処理能⼒を柔軟に 変えられる。 仮想化によるス ケールアウト、ベ アメタル Level3 スケールアウト 処理能⼒を増減 させられる。 SLBによるスケー ルアウト Level2 ノード移動 （ドメイン超え） ノードが動ける。 OSIレイヤ３が 変わる。 LTE/Wi-Fi切替、 FMC、トンネリング Level1 ノード移動 （ドメイン内） ノードが動ける。 OSIレイヤ2で 吸収する。 Wi-Fi、LTE、VLAN VMマイグレーショ ン • クラウド＋エッジに拡張する エッジとクラウドにまたがる動的 処理ロジックを組める エッジ＋クラウド 仮想スーパーノードが使える エッジとクラウドを組み合わせて 使える クラウドとエッジをまたがる マイグレーション
- 18. エッジコンピューティングの機能レベル定義（私案） • ”エッジに拡張したレベル5 ”で、エッジとクラウドを またがる動的ロジック組み換えが可能に。 18 クラウドエッジエンド 移動 スケールアウト ロジック（フロー） 組み換え スケールアップ ドメイン超え ドメイン内 Level 5 Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 Level 0 エッジとクラウドにまたがる動的処理ロジック エッジ仮想スーパーノード エッジ＋クラウドスケールアウト エッジ→クラウドマイグレーション
- 19. エッジコンピューティング（PF）が持つべき機能・性能とは • エッジコンピューティングとは︖ • ユーザ近傍（エッジ）にコンピュータリソースを置き、 低レイテンシのサービスを提供する • エッジだけでなくクラウド（のリソース）も併⽤する • それ以外は、バラバラ... • ユーザ（エンドデバイス）の移動に対応する • クラウドと同様の使い勝⼿で使える • エッジノードによって機能・性能に差がある（のを吸収でき る） • ... 19 最低限のコンセンサス →Level5 →Level3 →Level4
- 22. さくらインターネット研究所のエッジコンピューティング開発計画 • Plan1: 「クラウド延伸型」＋「MEC型」のLevel5 • エッジとクラウドをシームレスに使えるコンピューティング環境の実現 • 屋外でも屋内と同じようなコンピューティングの恩恵を受けられる 22 RAN Mobile Backhaul the Internet クラウド （⼤規模D.C.） 基地局 局舎 アクセス網 （NTT東⻄） BackBone ⾃営網 ⾃営D.C. Local5G MEC型 IIC型（OT発展型） クラウド延伸型 デバイス （さくらの）クラウドを携帯網まで延伸する。 • クラウドAPI/コントロールパネルをそのまま使える • クラウド内ネットワークがエッジ領域まで延伸する • Pod型データセンタ エッジとクラウドが⼀体となったPaaSの提供 • エッジ⇔クラウド間でのマイグレーション • エッジ⇔クラウド通しでののスケールアウト • エッジでクラウドのGPUが⾒えて使える（仮想スー パーノード） • エッジ⇔クラウド通しでのフローの組み換え クラウドエッジエンド 移動 スケールアウ ト ロジック（フ ロー）組み換え スケールアップ ドメイン超え ドメイン内 Level 5 Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 Level 0 エッジとクラウドにまたがる動的処理ロジッ ク エッジ仮想スーパーノード エッジ＋クラウドスケールアウト エッジ→クラウドマイグレーション
- 23. さくらインターネット研究所のエッジコンピューティング開発計画 23 RAN Mobile Backhaul the Internet クラウド （⼤規模D.C.） 基地局 局舎 アクセス網 （NTT東⻄） BackBone ⾃営網 ⾃営D.C. Local5G MEC型 IIC型（OT発展型） クラウド延伸型 デバイス クラウドエッジエンド 移動 スケールアウ ト ロジック（フ ロー）組み換え スケールアップ ドメイン超え ドメイン内 Level 5 Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 Level 0 （さくらの）クラウドを⾃営領域に置いていく。 • クラウドAPI/コントロールパネルをそのまま使える • クラウド内ネットワークがエッジ領域まで延伸する • Pod型データセンタ エッジとクラウドを組み合わせて使えるIaaSの提供 • エッジ⇔クラウド間でのマイグレーション • エッジ⇔クラウド通しでののスケールアウト • （オーケストレーションはユーザ領域として実装） • Plan2: 「クラウド延伸型」のLevel3 • （さくらの）クラウド(IaaS)をエッジ領域に拡張していく • 使い勝⼿は現状のIaaSと同じ
- 24. さくらインターネット研究所のエッジコンピューティング開発計画 24 RAN Mobile Backhaul the Internet クラウド （⼤規模D.C.） 基地局 局舎 アクセス網 （NTT東⻄） BackBone ⾃営網 ⾃営D.C. Local5G MEC型 IIC型（OT発展型） クラウド延伸型 デバイス クラウドエッジエンド 移動 スケールアウ ト ロジック（フ ロー）組み換え スケールアップ ドメイン超え ドメイン内 Level 5 Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 Level 0 ⾃営のシステムを相互に接続していく • ⾃営エッジノードを簡単に作れる標準 パッケージを提供 • （研究室LANを相互に接続していくイ メージ） エッジ環境の相互利⽤が出来るよう、 APIレベル/データレベルので互換性 確保を推進 • Plan3: 「IIC/OT発展型」のLevel0 • ユーザが作ったエッジ領域を広げていく⼿助け
- 25. まとめ • エッジコンピューティングの分類を２軸で提案 • 領域による分類 • MEC型、IIC(OT発展)型、クラウド延伸型 • 機能レベルでの分類 • マイグレーション(L1,2)、スケールアウト(L3)、スケールアップ(L4)、 ロジック組み換え(L5) • さくらインターネット研究所としての開発計画案 • MEC+クラウド延伸でL5︓どこでもコンピューティングの実現 • クラウド延伸でL3︓さくらのクラウドを⾃営領域に伸ばす • IIC/OT発展でL0︓⾃営のエッジノードを相互につなげる • ニーズのあるインフラを作っていきたい（＆⾯⽩そうな研 究テーマに取り組んでいきたい） 25